Представим себе помощника, который стоит за спиной у каждого оператора чат-центра, он видит, что пишут клиенты и мгновенно дает рекомендации — как лучше ответить. Рекомендации он берет из из обширной базы знаний компании, подробнее про нее мы рассказывали здесь. Такой электронный контекстный ассистент помогает оператору в разы снизить время подготовки ответа, избежать ошибок в тексте, соблюсти корпоративный стандарт общения и предоставить актуальную информацию.

Как это работает

База знаний содержит в себе статьи с текстовой и графической информацией и ключевые слова к ним, размеченные особым способом (так называемый классификатор). Нейронная сеть сопоставляет запрос клиента с набором ключевых слов и выдает релевантный набор статей, отсортированных по уровню уверенности ассистента. Учитываются орфографические ошибки и окончания русского языка, игнорируются знаки препинания и опечатки.

Процесс постоянного обучения и база обратной связи помогает нейронной сети корректировать релевантность выдачи статей в будущем. Чем чаще операторы используют результаты работы ассистента-помощника, тем лучше будет каждый следующий “совет”.

Для удобства управления корпоративными знаниями необходимо разделять базы знаний на разные категории, например:

  • Работа с негативом и хамством
  • Претензионная работа
  • База знаний сложных тарифов (особенно актуально для банковского, страхового, юридического и телекоммуникационного сектора)
  • База знаний типовых процессов или шагов, которые могут в себе содержать перечни необходимых документов на каждом из шагов
  • База знаний сервисных процедур (содержащей в себе частые ответы на запросы поддержки)
  • Общеинформационная база знаний со статьями о графике работы, адресах и правилах работы компании

Хотите получать полезный контент и быть в курсе последних событий

Подписывайтесь 😉

Как это выглядит для оператора

Рабочее место оператора содержит в себе блок ассистента-помощника, который отображает релевантную выдачу статей базы знаний в соответствии с запросом клиента.

Таким образом, оператор сразу видит наиболее подходящую статью в базе знаний для ответа на вопрос клиента.  Использование чат-бота позволило увеличить количество одновременных чатов на каждого оператора на 30% без увеличения времени ответа.

Recommended Posts